基于投资者情绪指标的市场择时策略
本报告基于投资者情绪的多维指标构建，通过主成分分析提取两大主成分，设计情绪驱动的择时信号。策略在样本内外均展现较优收益和大幅降低最大回撤，显示出该情绪指标具有一定的预测能力和风险控制效果，为理性投资决策提供科学支持。[page::0][page::6][page::8]
金融研报AI分析
FAA 在 ETF 市场上的应用
本文基于2014年至2021年3月的历史数据，采用柔性资产配置（FAA）策略对六大ETF（包含权益、债券、货币和跨境类）进行组合配置，显著提高了年化收益率（16.15%）并有效控制了最大回撤（11.28%），相比基准策略超额收益103.18%。策略通过损失函数筛选资产并设定保护机制，且每月调仓优化组合配置，四月份优选标普500ETF、国债ETF及银华日利ETF，体现了FAA策略稳健且高效的资产配置能力 [page::0][page::1][page::2]。
支持向量机在股票择时中的应用——基于沪深300指数
本文基于支持向量机模型，结合12个精选交易及资金指标，对沪深300指数进行周度择时，构建单向做多及双向多空两种策略。回测显示，单向做多策略累计收益超沪深300指数23.87%，最大回撤低于指数水平；双向策略累计收益79.84%，超额52.15%，最大回撤11.10%。模型对大幅下跌的预测准确率较高，具有较强风险控制能力。未来一周择时预测显示卖出信号。该量化策略有效提升了投资收益并降低回撤风险，为股票市场择时提供有力工具。[page::0][page::1][page::2][page::3]
弹性资产配置 （FAA） 在 ETF 市场上的应用
报告基于Keller和Putten（2012）提出的柔性资产配置（FAA）策略，围绕2014年至2021年我国ETF市场进行实证研究。筛选权益、债券、货币及跨境ETF为标的，将收益率、波动率、相关性纳入损失函数构建资产组合，调整不同周期参数形成多期限FAA策略。回测显示，FAA策略显著优于基准等权重策略，尤其20天期限策略表现最优，年化收益达16.17%，夏普比率接近1，且最大回撤大幅下降，特别在2015年股市波动期有较强防御能力。三月份组合配置银华日利ETF、国债ETF和标普500ETF为主。策略适合ETF市场灵活资产配置，具备良好风险收益特征与稳定性 [page::0][page::2][page::5][page::8][page::10]。
支持向量机在股票择时中的应用
本报告基于支持向量机模型构建沪深300指数周度择时策略，选取12个关键价量与资金指标，通过模型训练与参数优化，实现对未来周收益的买卖预测。策略自2020年以来表现优异，单向做多策略累计收益达48.54%，双向多空策略累计收益达83.97%，显著超越沪深300指数并降低回撤风险。模型准确率在测试集对大幅下跌的预测尤其高，体现风险控制能力，同时对涨幅预测相对较弱。最新预测显示未来一周买入信号，具有实际投资指引意义[page::0][page::1][page::2][page::3]。
可转债估值与性质
本报告针对中国市场可转债的估值特点，采用蒙特卡洛过程模型结合传统溢价率方法，科学测算转债理论价值与市场价格差异。报告详细列举并比较多只个券理论估值、估值偏离及首次赎回概率等关键指标，辅以多维度股性和债性指标分析，揭示转债的投资价值和风险特性。报告还结合正股综合评级与转债息票条款，给出转债个券投资比较优势象限图，有助于投资者决策配置 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7].
基于 Dual-Thrust 模型的 CTA 策略 9月份效果跟踪
本报告系统阐述了 Dual-Thrust 模型的构建原理和参数设置，基于2020年9月个别金融期货品种的1分钟数据回测，测算了该策略在IF、IH、IC品种上的收益及风险表现，结果显示策略整体盈利且存在一定回撤风险，表明Dual-Thrust模型在金融期货领域具备有效的趋势跟踪能力，但短期效应波动仍需关注 [page::0][page::1][page::2]。
从重要股东增减持看后市
本报告基于自2009年以来上市公司重要股东的净增持数据，分析发现重要股东增减持行为与沪深300指数走势存在明显相关性，特别在市场拐点阶段表现突出。定义了“重要股东净增持强度”指标，该指标能够较好地提前或同步反映市场趋势拐点，当前指标维持中上水平，整体对后市持乐观态度。[page::0][page::1][page::2]
宽基域下的因子表现与运用探究之上证50指数篇 ——多因子分域研究系列（六）
本报告针对上证50指数成分股，采用15个维度共30个有效因子，深入测算分析因子在波动率、流动性、估值、成长、盈利质量等维度的表现，并基于筛选出的6个优质因子（营业收入增长率、EPS增长率、ROE、现金营业收入比率、经营活动现金流量净额增长率、固定资产周转率）构建Smart Beta策略。策略采用直接排序、直接加权、调整排序及调整加权四种加权方式，对比基准指数均获得显著超额收益，且调整法普遍表现优异，EPS增长率因子表现最佳，累计收益远超上证50指数，展现因子分域研究在宽基指数中的应用价值和投资潜力 [page::0][page::5][page::29][page::37][page::38]
基于 Dual-Thrust 模型的 CTA 策略 11月份效果跟踪
本报告基于Dual-Thrust模型构建期货市场CTA策略，详细介绍了模型原理和参数设置，通过2020年11月回测数据评估策略效果。回测显示11月在金融期货品种IH、IF表现较好，IC表现不佳，风险提示策略基于历史数据，未来有效性不保证[page::0][page::1][page::2]。
期权对标的市场的组合择时策略
本报告基于期权市场成交PCR、持仓PCR及波动率SKEW三个指标构建组合择时策略，通过统计分析和参数优化确定三大子策略的开仓和平仓逻辑。成交PCR反转逻辑强，持仓PCR趋势结合反转，SKEW指标则反应市场情绪波动。各子策略回测年化收益分别约为14%、11%、10%，组合策略年化收益达17%，夏普比率0.8，组合策略展现出高稳定性及良好互补性，且有效捕捉市场关键转折，尤其适用于50ETF标的，研究强调做空信号重要但在当前市场做空受限，单多头策略收益略减但赔率提升[page::0][page::3][page::8][page::18][page::22][page::26][page::27]
量化市场研判
本报告基于宏观经济PMI与PPI指标构建趋势判断因子，实证历史数据显示具有较强的月度市场走势预测能力。同时，报告精选和评估了多种基本面量化因子及其组合，分析了各指标在选股中的效用和回归权重，揭示多因子模型的广度灵活性与实用价值，为投资者提供有效的量化选股工具和市场短期走势判断视角[page::0][page::2][page::3][page::9]。
可转债估值与性质
本报告采用蒙特卡洛及莱维蒙特卡洛模型对中国市场多个可转债进行理论估值分析，结合传统溢价率法全面评估转债投资价值。通过深入解析转债的股性和债性指标、触发赎回概率及潜在年化收益，报告展示了各转债个券不同的风险收益特征和投资比较优势，为投资者提供科学的估值及风险管理工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7].
基于日历效应的基金投资策略研究 ——在 A 股ETF 及主动型基金中的应用
本报告基于A股主要指数及行业的日历效应，构建了行业ETF及主动股票型基金的轮动与配置策略。纯日历效应下行业ETF策略年化收益达18.48%，结合动量调整的混合策略进一步提升至20.99%，超越基准超额年化收益11.41%。主动型基金策略以8月份为关键持有期，年化收益达12.58%，超额收益显著，且夏普比率和信息比率均优于基准，为基金投资提供了系统量化依据和实践指导[page::0][page::7][page::8][page::13][page::16][page::19]
PMI 因子制造业行业轮动
本报告基于制造业PMI分项指数构建行业轮动因子，通过合成新的行业PMI方向指标，实证分析显示该策略在2008-2012年间，单向行业轮动累计收益57.56%，胜率达75.93%，远超同期沪深300指数表现。进一步采用股指期货对冲系统性风险，策略累计收益达到216.61%，最大回撤仅4.61%，表现稳健且投资性价比优异，验证了PMI因子在制造业行业轮动中的有效性和应用潜力 [page::0][page::1][page::8][page::9]
多因子量化选股系列之六——遗传规划的研究与应用
本报告基于遗传规划算法，挖掘和合成多因子量价指标，构建中证500指数增强策略。报告扩充时序函数集，以IC均值为适应度，训练得出15个有效遗传规划因子，合成因子表现优异，年化收益达17.84%，搭建指数增强模型，回测显示超额年化收益6.06%，夏普比率和Calmar比率均良好，验证了遗传规划在量化因子挖掘的有效性，为因子投资提供新思路[page::0][page::6][page::20][page::23][page::22]。
可转债估值与性质
本报告基于量化模型与蒙特卡洛模拟技术对市场可转债进行估值，分析当前转债市场估值合理性，通过指标和模型测算转债溢价及股性、债性特征，推荐具备投资价值个券，为投资决策提供科学依据 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5].
业内多因子选股模型构建之化工行业
本报告针对化工行业构建了包含盈利、市值、估值、交投、成长等12个关键因子的多因子选股模型。实证结果显示，排名靠前的10只股票组合累计收益超1580%，月度胜率72.3%，显著跑赢行业指数，尤其在2007年和2009年表现突出。报告深入分析了各因子信息系数、收益和胜率，验证多因子模型的有效性，为化工行业量化投资提供了系统方法论支持。[page::0][page::5][page::10][page::11]
支持向量机在股票择时中的应用——基于沪深300指数
本报告采用支持向量机方法对沪深300指数进行周度择时，选取12个关键特征，构建单向做多及双向多空策略。2020年测试期间，双向多空策略累计收益达17.51%，超越同期沪深300指数12.02%，最大回撤显著降低，策略表现稳健。模型对大幅下跌的预测准确性达较高水平，且未来择时预测显示卖出信号，提示风险控制的重要性[page::0][page::1][page::2][page::3]。
金融工程年度策略报告：市场趋势研判及相关投资策略
报告通过风险溢价、流动性风险、资金流向及市场情绪等多维量化指标综合分析，指出A股市场已处于重要底部区域，短期仍处空头区间但存在反弹潜力。欧美市场则呈结构性牛市特征。基于此，提出2013年上半年市场大概率宽幅震荡，波动区间1800~2250点，政策超预期时高点可达2450点。附带详尽多因子选股及行业Alpha策略实证，2012年多因子打分法策略累计超额收益5.74%，行业Alpha策略超额收益12.42%，以及情绪指数择时策略显示15.30%收益，充分体现量化因子在投资组合中的有效性和稳定性。[page::0][page::1][page::5][page::10][page::12][page::14][page::16]
